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Evaluación del riesgo cardiovascular mediante un nuevo score en una cohorte con hipercolesterolemia familiar del noroccidente de Colombia

2025· article· es· W4417279605 on OpenAlexaboutno aff
Jorge Andrés Hernández Navas, Luis Dulcey, Jaime Alberto Gómez Ayala, Juan Sebastián Theran León

Bibliographic record

VenueHorizonte Médico (Lima) · 2025
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicLipoproteins and Cardiovascular Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRisk stratificationMyocardial infarctionLdl cholesterol

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo: Validar la capacidad predictiva de un nuevo modelo de estratificación del riesgo cardiovascular en pacientes con hipercolesterolemia familiar (HF) sin antecedentes de enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ECVA) en una población del noroccidente de Colombia. Materiales y métodos: Se llevó a cabo un estudio de cohorte prospectivo unicéntrico. Se incluyeron pacientes mayores de 18 años con diagnóstico clínico o genético de HF, definido según los criterios depuntuación de la Red de Clínicas de Lípidos Neerlandesa (DLCN) (puntuación ≥6), sin antecedentes de infarto agudo de miocardio, angina, accidente cerebrovascular isquémico ni procedimientos de revascularización. El seguimiento fue de 10 años, desde 2014 hasta 2024. La definición de alto riesgo cardiovascular en esta cohorte se basó en las recomendaciones de la Asociación Americana del Corazón (AHA). Se consideraron de alto riesgo aquellos pacientes con HF quepresentaron factores de riesgo adicionales como hipertensión arterial, tabaquismo activo, niveles bajos de colesterol de lipoproteínas de alta densidad (HDL) o niveles elevados de lipoproteína(a) [Lp(a)], incluso en ausencia de eventos clínicos previos. Se recopilaron variables clínicas y bioquímicas al inicio, incluidos la edad, el sexo, la presión arterial, los hábitos de tabaquismo, el colesterol de lipoproteínas de alta densidad (c-HDL), el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (c-LDL) y la Lp(a). El desenlace primario fue la ocurrencia de eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE). Resultados: Mediante modelos de regresión de Cox se identificaron predictores independientes de la ECVA, entre los cuales destacaron la hipertensión arterial (HR: 2,1; IC 95 %: 1,3–3,2), el c-HDL bajo (<40 mg/dL en hombres y <50 mg/dL en mujeres)(HR: 1,9; IC 95 %: 1,1–2,9), y la Lp(a) elevada (>50 mg/dL) (HR: 2,5; IC 95 %: 1,6–3,9). El nuevo modelo, denominado puntuación de riesgo de hipercolesterolemia familiar (FH-Risk-Score), integró estas variables junto con el c-LDL elevado de forma persistente (>190 mg/dL) y mostró una capacidad discriminativa superior para predecir la ECVA a 10 años, con un índice C de 0,75 (IC 95 %: 0,71–0,78), en comparación con la puntuación de hipercolesterolemia familiar de Montreal(Montreal-FH-Score) (C: 0,71) y el estimador de riesgo del registro español de hipercolesterolemia familiar (SAFEHEART-RE) (C: 0,63). El análisis de supervivencia mediante las curvas de Kaplan- Meier evidenció diferencias estadísticamente significativas en la incidencia acumulada de eventos cardiovasculares entre los grupos de riesgo bajo, moderado y alto definidos por el nuevo puntaje (p <0,001). Conclusiones: El FH-Risk-Score demostró un desempeño predictivo superior en esta cohorte de pacientes con HF sin eventos cardiovasculares previos. Su aplicabilidad clínica permite optimizar la estratificación del riesgo, guiar la intensificación del tratamiento hipolipemiante y promover intervenciones preventivas personalizadas en poblaciones con riesgo elevado según los criterios establecidos por la AHA.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.154
Threshold uncertainty score0.307

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
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